modelscope都支持什么格式的？

ModelScope支持多种模型格式，主要用于模型的存储、加载和推理。以下是ModelScope支持的主要格式及相关说明：

1. HuggingFace格式

ModelScope兼容HuggingFace模型格式，用户可以通过指定huggingface://repository_id路径来加载模型。例如：

huggingface://shibing624/text2vec-base-chinese

这种格式适用于从HuggingFace Hub上获取的预训练模型。

2. ModelScope格式

ModelScope平台本身也提供了一种特定的模型格式，用户可以通过modelscope://repository_id路径加载模型。例如：

modelscope://damo/multi-modal_chinese_stable_diffusion_v1.0

这种格式通常用于ModelScope平台上托管的模型。

3. LDFS（Large Data File System）格式

对于存储在阿里云LDFS上的模型文件，ModelScope支持通过ldfs://model_file_path路径加载模型。例如：

ldfs://x.x.x.x/CLIP-ViT-B-32-IMAGE.zip

这种格式适用于大规模数据集或模型文件的存储与加载。

4. 转换后的DeepGPU-LLM格式

如果需要在GPU实例上使用DeepGPU-LLM进行推理，可以将ModelScope格式的模型转换为DeepGPU-LLM支持的格式。具体步骤包括： - 使用huggingface_qwen_convert工具将ModelScope格式的模型转换为DeepGPU-LLM支持的格式。 - 转换命令示例：

huggingface_qwen_convert -in_file /workspace/Qwen-7B-Chat -saved_dir /workspace/Qwen-7B-Chat-converted -infer_gpu_num 1 -weight_data_type fp16 -model_name qwen-7b

5. 其他常见格式

ModelScope还支持一些常见的模型文件格式，例如： - PyTorch模型文件：.pt 或 .pth 格式。 - TensorFlow模型文件：.pb 或 SavedModel 格式。 - ONNX模型文件：.onnx 格式。

这些格式通常用于特定任务的模型推理或部署场景。

注意事项

• 格式选择：根据具体的任务类型和部署环境选择合适的模型格式。例如，HuggingFace格式适合快速加载和测试，而LDFS格式更适合大规模生产环境。
• 模型转换：某些高级推理场景（如GPU加速）可能需要对模型进行格式转换，请参考相关文档完成操作。
• 平台兼容性：确保所选格式与目标平台（如ModelScope、HuggingFace或DeepGPU-LLM）兼容，以避免加载失败或性能问题。

如果您需要进一步了解某种格式的具体用法或转换方法，请提供更多上下文信息，我将为您提供更详细的指导。